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摘要:
针对传统情感分类方法提取文本信息单一的问题,提出了一种融合用户信息和产品信息的分层多头注意力的情感分类模型.首先,采用分层的多头注意力代替单一注意力,从多个视角获取有效信息.然后在每个注意力中都融入用户信息和产品信息,挖掘出用户和产品信息在多个子空间上的表现特征,使模型在多个子空间上得到更全局的用户偏好和产品特点对情感评分的影响.实验结果表明,模型在IMDB、Yelp2013、Yelp2014数据集上的准确率较之前基于神经网络的情感分析模型均有所提高.
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文献信息
篇名 融合用户和产品信息的多头注意力情感分类模型
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 文档级情感分类 多头注意力机制 层次化注意力网络 用户产品信息
年,卷(期) 2020,(7) 所属期刊栏目 软件技术·算法
研究方向 页码范围 131-138
页数 8页 分类号
字数 6764字 语种 中文
DOI 10.15888/j.cnki.csa.007447]
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 蒋宗礼 北京工业大学信息学部 103 997 17.0 27.0
2 张静 北京工业大学信息学部 22 197 8.0 13.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
文档级情感分类
多头注意力机制
层次化注意力网络
用户产品信息
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
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20
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